論文・プレプリント

Maria M.R.

グリーンファイナンス研究の蓄積を、複雑ネットワーク分析と機械学習を用いて書誌計量的に整理した研究。研究テーマのクラスター構造や時系列的な変遷を可視化し、分野の知識体系と今後の研究方向を提示する。AI手法をサステナビリティ金融の評価・マッピングに応用した点が特徴。

(著者不明)

会計データに偏りがちな従来の財務危機予測に、ESGスコア・炭素強度・企業規模・監査意見といった非財務指標を融合したハイブリッド予測枠組みを中国上場企業向けに提案。XGBoostとRandom Forestを予測エンジンとし、不均衡データをオーバーサンプリングで補正、SHAPで各特徴量の寄与と方向性を解釈。ESG≥6.25かつCI<1.24で危機確率が有意に低下することを示した。

(著者不明)

異種データ融合・時系列残差補正・制約付き多目的最適化を組み合わせ、サプライチェーン炭素排出の算定と削減戦略生成を統合したモジュール型意思決定システムを提案。2段階推定で排出量・コスト予測の精度と追跡性を高め、2万件超の企業イベントでMAE/RMSEを改善、炭素強度を13.4%削減した。

Eleni F. Tsantsani, Kosmas G. Kosmidis, Leonidas L. Fragidis +1

本研究は、財務データからESGスコアを予測する人工ニューラルネットワーク（ANN）モデルを提案し、Levenberg–Marquardt学習アルゴリズムを用いてS&P500企業の2つの格付機関データセットで評価した。従来研究を上回る予測精度を達成し、財務データとESG評価の間の隠れた関係を学習する。さらに、予測ESGスコアと報告ESGスコアの乖離を定量化することでグリーンウォッシュを検出する新規ANNモデルを初めて提案し、誤解を招く主張…

Aarush Agarwal, Deepti Mehrotra, Renuka Nagpal +1

本論文は、多基準意思決定手法の一つであるベスト・ワースト法（BWM）をデータ駆動型のESGスコアリングに応用し、持続可能なポートフォリオ管理を支援する枠組みを提示する。投資家がESG評価を定量化し、銘柄選定やウェイト決定に組み込むための実務的な手法を提案している。

The PLOS One Editors

本稿は、サステナビリティ経営報告書に記述されたCEOの戦略的言説をAIで解析し、企業の経営パフォーマンス予測に組み込む手法を提示する編集ノートである。非財務情報であるサステナビリティ報告のテキストを定量的な経営予測に接続する点に意義があり、開示情報の投資判断への活用可能性を示唆する。

Shixiong Guo, Xinzhi Wang

本論文はAuto-LCAを提案する。多言語NLPで非構造化文書からライフサイクル属性を抽出し、機械学習で欠損インベントリを補完、「カーボンヘッダー」で製品別排出量をサプライチェーン階層間で伝播させる。鉄鋼・セメント・自動車の事例で従来LCA比±4%以内の精度を示し、デジタル製品パスポートや開示要件にも対応する。

Naveen Virmani, Srikant Gupta, Koppiahraj Karuppiah +1

本論文は、ESG報告の拡張性と信頼性を高める技術として連合学習（フェデレーテッドラーニング）に着目し、その導入を阻む課題を特定・評価した。文献調査と専門家パネルにより18の課題を抽出し、Pythagorean Delphi法とPythagorean fuzzy AHP法で優先順位を分析した。結果、ESGデータの標準化不足とデータ品質が最大の障壁であることが示された。実務者向けに導入に向けた実践的示唆を提供する。

Xunzhang Pan, Tianming Shao, Jianxiao Wang +5

本論文は、LLMエージェントを活用して持続可能な開発目標（SDGs）を考慮した1.5℃目標達成のための世界の緩和経路を生成・評価する。AIと気候政策の交差領域に位置し、従来のモデルにSDGsの側面を統合する点が特徴。中国の主要大学の共同研究であり、国際的な気候目標と持続可能な発展の両立を目指す。

Marcus Becker, Timo Zimmermann, Judith Maria Beermann

ドイツのプロサッカークラブBVBの8年間のサステナビリティ報告書を、GRI原則に基づくRAGワークフローで縦断分析。RAGによる証拠スコアは中程度で変動し、完全性やサステナビリティ文脈のスコアが低い。RAGが開示レビューを構造化できる一方、専門家判断の必要性を示す。

Nanning Guo, Ming Li, Arjun Rachana Harish +2

本論文はESG開示の信頼性（オーセンティシティ）に関する体系的レビューであり、現在の課題と将来の研究展望を示す。開示の質と信頼性向上におけるAI・テクノロジーの役割に焦点を当て、グリーンウォッシング対策や開示基準の進化に示唆を与える。

Prima Ayu Novita Junianto, Dedy Iswanto

本研究は、新興市場におけるAIコンピテンシー、サステナビリティ保証の質、未来対応型監査人の役割に関する文献を体系的にレビューした。AI、ブロックチェーン、ビッグデータ分析などの技術が保証業務を変革し、監査人のAI能力が保証品質向上の鍵であることを示す。一方、デジタル基盤やAIリテラシーの不足が課題として浮上した。

Jin Yan, Yang Zhao, Xue Gao +3

機械学習と因果推論を組み合わせ、18か国の低炭素技術イノベーションのテイクオフを検出し、1,600以上の政策介入の効果を評価。市場ベースの手段（特に補助金）が基盤となり、非市場ベースの手段（性能基準）が補完、目標とガバナンスが信頼性を高めるという相乗効果を実証。部門別に最適な政策ミックスが異なることを示した。

Rui Lu

AI推論の炭素排出をリクエスト単位で算定する手法を提案。サービス境界、経路、電力源等を考慮し、公開データで実装。EcoLogitsと比較し誤差を大幅削減。

Filiz Mızrak, Umut Elbir

本研究は、20の主要国際空港を対象に、デジタルツイン対応スマートエネルギーシステムへの準備態勢を評価する信頼性考慮型ベイズフレームワークを開発した。15の能力指標を4領域に分類し、報告の質を表す透明性指標を補助的に用いた。PyMC/NUTSによる推定は安定しており、シンガポール・チャンギ、香港、アムステルダム・スキポール、コペンハーゲンが最高位グループとなった。感度分析でも順位の頑健性が確認され、不確実性を考慮したベンチマーキングと投資…

Avant Muhammad Armadan, Fitriaty, M. H. Saputra

本研究は、IDX ESG Leaders指数に含まれる企業のサステナビリティ報告書におけるESG開示の程度と特徴を調査し、グリーンウォッシングを示す可能性のある開示パターンを評価する。GRI基準に基づくESG開示指数とNVivoを用いた文書分析を組み合わせ、2022年から2024年にかけて開示指数は50.93%から64.30%へ上昇したが、質的分析ではGRI参照の移行ギャップや一貫性の欠如など、批判的検討を要する開示条件が特定された。

Yaodan Chi, Xinyu Ding, Qingcai Zhou +2

本論文は、炭素回収(CCS)とPower-to-Methanol(P2M)を統合したマイクログリッドの最適運用問題に対して、新たな多目的人工レミングアルゴリズムを提案する。提案手法は、運用コストと二酸化炭素排出量のトレードオフを考慮し、効率的なパレート最適解を導出する。数値実験により、従来手法と比較して優れた性能を示すことが期待される。

Mohammed Aldawsari, Saeed Tiari, Sultan Aldossary +1

本論文は、熱システムのエネルギー効率とエクセルギー効率をAIで予測・最適化する手法を提案する。エネルギー転換と効率向上は脱炭素に直結し、産業部門の排出削減に貢献する。AI技術を応用した点で、gxceedのAI×ESG重点テーマに合致する。

Kaisheng Yang, Ximan An

本研究は、中国のファンド年次報告書にWord2Vecベースのテキスト分析を適用し、気候リスク注意指標を構築。ブリンソンモデルで分解した結果、気候リスク注意は超過収益を高め、急性物理リスク注意の1%増加は超過収益を24.675%押し上げる一方、移行リスク注意の効果は2.746%と小さいことを示した。慢性物理リスクは有意でない。ファンドマネージャーへの実践的示唆を提供する。

Baptiste Rigaux, Mark Vergouwen

DETeCTは、低炭素技術を多クラスに分類するためのデータ効率的な手法を提案する。限られたデータで高い分類性能を実現し、技術分類の自動化を目指す。これにより、企業の排出削減技術の特定や開示支援に貢献する可能性がある。